NLP w finansach: Analiza tekstu ułatwia decyzje inwestycyjne

• Autor:
• nazwisko autora

  Foresight Quantumrun
• 10 października 2022 r.

Podsumowanie spostrzeżeń

Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) i towarzysząca mu technologia, generowanie języka naturalnego (NLG), zmieniają branżę finansową, automatyzując analizę danych i generowanie raportów. Technologie te nie tylko usprawniają zadania, takie jak należyta staranność i analiza przedtransakcyjna, ale także oferują nowe możliwości, takie jak analiza nastrojów i wykrywanie oszustw. Jednak w miarę coraz większej integracji z systemami finansowymi rośnie zapotrzebowanie na wytyczne etyczne i nadzór ze strony człowieka, aby zapewnić dokładność i prywatność danych.

NLP w kontekście finansowym

Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) umożliwia przesiewanie ogromnych ilości tekstu w celu tworzenia narracji opartych na danych, które oferują cenne informacje dla inwestorów i firm z sektora usług finansowych. W ten sposób pomaga podejmować decyzje dotyczące tego, gdzie alokować kapitał, aby uzyskać maksymalne zyski. Jako wyspecjalizowana gałąź sztucznej inteligencji, NLP wykorzystuje różne elementy językowe, takie jak słowa, frazy i struktury zdań, aby rozpoznać motywy lub wzorce zarówno w danych ustrukturyzowanych, jak i nieustrukturyzowanych. Dane ustrukturyzowane odnoszą się do informacji zorganizowanych w określonym, spójnym formacie, takim jak wskaźniki wydajności portfela, natomiast dane nieustrukturyzowane obejmują różne formaty multimediów, w tym filmy, obrazy i podcasty.

Opierając się na podstawach sztucznej inteligencji, NLP wykorzystuje algorytmy do organizowania tych danych w ustrukturyzowane wzorce. Wzorce te są następnie interpretowane przez systemy generowania języka naturalnego (NLG), które przekształcają dane w narracje na potrzeby raportowania lub opowiadania historii. Ta synergia technologii NLP i NLG pozwala na wszechstronną analizę szerokiej gamy materiałów w sektorze finansowym. Materiały te mogą obejmować raporty roczne, filmy, komunikaty prasowe, wywiady i historyczne dane dotyczące wyników firm. Analizując te różnorodne źródła, technologia może oferować porady inwestycyjne, takie jak sugerowanie, które akcje warto kupić, a które sprzedać.

Zastosowanie NLP i NLG w branży usług finansowych ma znaczące implikacje dla przyszłości inwestycji i procesu decyzyjnego. Technologia ta może na przykład zautomatyzować czasochłonny proces gromadzenia i analizy danych, umożliwiając w ten sposób analitykom finansowym skupienie się na bardziej strategicznych zadaniach. Co więcej, technologia ta może oferować bardziej spersonalizowane porady inwestycyjne, uwzględniając szerszy zakres źródeł danych. Należy jednak zauważyć, że chociaż technologie te oferują wiele korzyści, nie są pozbawione ograniczeń, takich jak możliwość błędu algorytmicznego lub błędów w interpretacji danych. Dlatego w celu zapewnienia najdokładniejszych i najbardziej wiarygodnych wyników nadal może być potrzebny nadzór człowieka.

Zakłócający wpływ

J.P. Morgan & Chase, bank z siedzibą w USA, spędzał około 360,000 XNUMX godzin rocznie na ręcznych przeglądach due diligence dla potencjalnych klientów. Wdrożenie systemów NLP zautomatyzowało dużą część tego procesu, znacznie skracając czas i minimalizując błędy pisarskie. W fazie przedtransakcyjnej analitycy finansowi spędzali około dwóch trzecich swojego czasu na gromadzeniu danych, często nie wiedząc, czy dane te w ogóle będą istotne dla ich projektów. NLP zautomatyzowało gromadzenie i organizację tych danych, umożliwiając analitykom skupienie się na bardziej wartościowych informacjach i optymalizację czasu spędzanego w branży usług finansowych.

Analiza nastrojów to kolejna dziedzina, w której NLP wywiera znaczący wpływ. Analizując słowa kluczowe i ton komunikatów prasowych i mediów społecznościowych, sztuczna inteligencja może ocenić nastroje społeczne w stosunku do wydarzeń lub wiadomości, takich jak rezygnacja dyrektora generalnego banku. Analizę tę można następnie wykorzystać do przewidzenia, jak takie zdarzenia mogą wpłynąć na cenę akcji banku. Oprócz analizy nastrojów NLP obsługuje również podstawowe usługi, takie jak wykrywanie oszustw, identyfikacja zagrożeń cyberbezpieczeństwa i generowanie raportów wydajności. Możliwości te mogą być szczególnie przydatne dla firm ubezpieczeniowych, które mogłyby wdrożyć systemy NLP w celu sprawdzania zgłoszeń klientów pod kątem niespójności lub niedokładności podczas ubiegania się o polisę.

Dla rządów i organów regulacyjnych godne uwagi są również długoterminowe implikacje NLP w usługach finansowych. Technologia ta może pomóc w skuteczniejszym monitorowaniu zgodności i egzekwowaniu przepisów finansowych. Na przykład NLP może automatycznie skanować i analizować transakcje finansowe w celu oznaczania podejrzanych działań, pomagając w walce z praniem pieniędzy lub uchylaniem się od płacenia podatków. Jednakże w miarę upowszechniania się tych technologii może zaistnieć potrzeba wprowadzenia nowych przepisów zapewniających etyczne użytkowanie i prywatność danych. 

Implikacje NLP stosowane w branży usług finansowych

Szersze konsekwencje wykorzystania NLP przez firmy świadczące usługi finansowe mogą obejmować:

• Systemy NLP i NLG współpracują ze sobą, aby zestawiać dane i pisać raporty na temat rocznych przeglądów, wyników, a nawet przemyślanych elementów przywództwa.
• Więcej firm fintech używa NLP do przeprowadzania analizy nastrojów na temat istniejących produktów i usług, przyszłych ofert i zmian organizacyjnych.
• Mniej analityków było potrzebnych do przeprowadzenia analizy przedtransakcyjnej, a zamiast tego zatrudniono więcej zarządzających portfelami do procesów podejmowania decyzji inwestycyjnych.
• Działania w zakresie wykrywania i audytowania nadużyć w różnych formach staną się bardziej kompleksowe i skuteczne.
• Inwestycje stają się ofiarami „mentalności stadnej”, jeśli zbyt wiele danych wejściowych korzysta z podobnych źródeł danych. 
• Zwiększone ryzyko wewnętrznej manipulacji danymi i cyberataków, w szczególności instalowania błędnych danych szkoleniowych.

Pytania do rozważenia

• Jeśli pracujesz w finansach, czy Twoja firma wykorzystuje NLP do automatyzacji niektórych procesów? 
• Jeśli pracujesz poza usługami finansowymi, w jaki sposób można zastosować NLP w Twojej branży?
• Jak myślisz, jak zmienią się role w bankowości i finansach dzięki NLP?